MLOps 课程可以帮助您学习机器学习项目的部署策略、模型监控以及持续集成和交付。您可以掌握自动化工作流、管理数据管道和确保符合治理标准的技能。许多课程介绍了 TensorFlow、Kubernetes 和 MLflow 等工具,这些工具支持操作 AI Model 并简化数据科学家和 IT 团队之间的协作。

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 持续监测, 数据预处理, 持续部署, 云部署, 模型评估, 数据质量, 调试, MLOps(机器学习 Operator), 机器学习, 数据管道, 功能工程, 应用机器学习, Data Validation, 模型部署
中级 · 课程 · 1-4 周

Duke University
您将获得的技能: Python 程序设计, 负责任的人工智能, 数据管理, Data Management, 数据分析, 拥抱的脸, Pandas(Python 软件包), GitHub, 云部署, 微软 Azure, 大数据, 探索性数据分析, 机器学习, Devops, 集装箱化, MLOps(机器学习 Operator), NumPy, AWS SageMaker, 云计算, 数据操作, 模型部署
高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

Google Cloud
您将获得的技能: 持续部署, Google 云端平台, 云部署, Devops, 持续集成, 机器学习, 模型评估, MLOps(机器学习 Operator), 自动化, 数据管道, 模型部署
中级 · 课程 · 1-4 周

Duke University
您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), Microsoft Copilot, 负责任的人工智能, 张力流, GitHub, 拉斯特(编程语言), 人工智能和机器学习(AI/ML), 拥抱的脸, 大数据, Devops, MLOps(机器学习 Operator), 集装箱化, 无服务器计算, 应用机器学习, CI/CD, Docker (软件), 云计算解决方案, 机器学习
高级设置 · 课程 · 1-3 个月

Microsoft
您将获得的技能: Unsupervised Learning, Model Deployment, Generative AI, Large Language Modeling, Data Management, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Supervised Learning, Microsoft Azure, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative Adversarial Networks (GANs), Infrastructure Architecture, LLM Application, Responsible AI, Generative AI Agents, Applied Machine Learning, Azure DevOps, Reinforcement Learning, Data Preprocessing
中级 · 专业证书 · 3-6 个月

Duke University
您将获得的技能: 工作流程管理, 拥抱的脸, 检索-增强生成, 矢量数据库, 数据湖, 性能分析, ChatGPT, MLOps(机器学习 Operator), OpenAI 应用程序接口, LLM 申请, 可扩展性, 模型部署, 亚马逊基岩, 生成式人工智能, 数据库, 阿帕奇气流, 大型语言模型, 摘录, OpenAI, Prompt Engineering
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Amazon Web Services
您将获得的技能: Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), AWS SageMaker, Amazon Web Services, Model Deployment, Machine Learning, Applied Machine Learning, Predictive Modeling
初级 · 课程 · 1-4 周

Duke University
您将获得的技能: Python 程序设计, 命令行界面, 应用编程接口 (API), Pandas(Python 软件包), 数据导入/导出, 数据结构, 调试, 面向对象编程(OOP), 软件测试, MLOps(机器学习 Operator), 脚本, 机器学习, 数据操作, 数值分析, 模型部署, NumPy, 测试自动化
中级 · 课程 · 1-3 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: Responsible AI, LLM Application, Large Language Modeling, Google Cloud Platform, MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Kubernetes, Model Evaluation, Software Versioning, Supervised Learning
初级 · 项目 · 不超过 2 小时

Duke University
您将获得的技能: 拥抱的脸, 云部署, GitHub, CI/CD, 微软 Azure, Devops, MLOps(机器学习 Operator), 模型评估, 集装箱化, Docker (软件), 机器学习软件, 云计算, 迁移学习, 模型部署
高级设置 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, AWS SageMaker, Model Evaluation, Model Deployment, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Amazon Web Services, Predictive Modeling, Machine Learning, Supervised Learning, Data Transformation, Unsupervised Learning, Classification Algorithms
中级 · 课程 · 1-4 周

Google Cloud
您将获得的技能: Feature Engineering, Responsible AI, Generative AI, Model Deployment, Tensorflow, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Data Preprocessing, Data Quality, MLOps (Machine Learning Operations), Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Applied Machine Learning, Model Evaluation, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Cleansing, Prompt Engineering, Cloud Deployment, Data Strategy, Cloud Computing
中级 · 专项课程 · 3-6 个月
MLOps,即 Machine Learning Operations,是一套旨在可靠、高效地在生产中部署和维护机器学习模型的实践方法。它结合了机器学习、DevOps 和数据工程,以简化模型从开发到部署的过程。MLOps 的重要性在于它能够加强数据科学家和 Operator 团队之间的协作,确保机器学习模型不仅能够构建,还能有效地集成到业务流程中。这将提高模型性能,加快部署时间,并最终基于数据驱动的洞察力做出更好的决策。
MLOps 领域有各种工作机会。MLOps Engineer、Machine Learning Engineer、Data Engineer 和 AI Operations Manager 等职位很常见。这些职位通常涉及模型部署、监控和优化等职责,以及与跨职能团队合作,确保机器学习解决方案与业务目标保持一致。随着企业越来越依赖机器学习来推动创新和提高效率,对 MLOps 专业人才的需求也在不断增长。
要想在 MLOps 领域取得成功,您应该培养技术和软技能的融合。关键技术技能包括熟练掌握 Python 和 R 等编程语言,熟悉TensorFlow和 PyTorch 等机器学习框架,以及 AWS 或 Azure 等云平台的使用经验。此外,了解 DevOps 实践、版本控制系统和 Docker 等容器化技术也会有所裨益。解决问题、沟通和团队合作等软技能也是必不可少的,因为 MLOps 通常需要跨团队协作。
有多种在线课程可帮助您学习 MLOps。值得注意的选项包括MLOps | 机器学习运营专项课程和机器学习运营 (MLOps):入门课程。这些课程涵盖基础概念和实际应用,让您掌握在实际场景中实施 MLOps 所需的技能。
是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习 MLOps:
如果您想继续学习、获得 MLOps 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。
要有效地学习 MLOps,首先要在机器学习概念和实践方面打下坚实的基础。然后,您可以探索侧重于 MLOps 工具和技术的专项课程。参与实践项目,学以致用,并考虑与 Peer-to-Peer 合作或加入在线社区,分享知识和经验。通过课程、研讨会和实际应用进行持续学习,将帮助您在这个快速发展的领域保持与时俱进。
MLOps 课程通常涵盖一系列主题,包括机器学习生命周期、模型部署策略、模型的监控和维护,以及将机器学习 整合到业务流程中。您还可以了解 MLOps 中使用的特定工具和平台,如 MLflow、Kubernetes 以及 AWS 和 Azure 等云服务。通过这些主题,您可以全面了解如何有效管理机器学习模型。
对于培训和提高员工的 MLOps 技能,可选择MLOps Platforms等课程:Amazon SageMaker 和 Azure ML以及AWS:机器学习与 MLOps 基础》等课程都是极佳的选择。这些课程旨在让团队掌握实施 MLOps 实践的必要技能,在组织内培养持续改进和创新的文化。